大家好,我是 lucifer。今天给大家分享我的日常工作中常用的 debug 杀器!
二分代码
当我发现一个难以理解和发现的 bug 的时候,我的终极办法就是二分代码。
比如先删去文件 a 的一半代码(大约),然后测试问题是否还在。
- 如果问题不在了,那么我们就找到了出问题的代码。
- 如果问题还在,那么我们继续使用同样的办法,继续删去文件 a 的一半代码(大约),然后测试问题是否还在。
- 重复上述步骤,直到找到出问题的代码
这个方法在我一时没有思绪或者帮助别人定位问题的时候非常有用。由于这种做法时间复杂度大致是 logn,因此只需要短短几次我们就可以大致定位到问题代码。类似地,我们也可以在多个文件中同时进行二分。
二分提交
更多的时候,我们是在两次发布之间发现了一个 bug。而这两个发布之间是有若干 commit 的,并且 commit 还不少(几十个甚至上百个)。
我们也可以使用类似的方法。
- 先切换到两次发布之间的中间提交 x(即使得提交 x 相对于两次发布之间的距离差最小)。
实际上这个最小距离差要么是 0, 要么是 1
- 验证问题是否存在。如果不存在,我们不能确定就是这个提交的问题,不妨先标记当前提交 c 为 good。如果存在,不妨标记当前提交 c 为 bad。
- 经过上面的标记,我们就可以找到最早呈现 bad 的那次提交,并且最关键的是复杂度为 logn,其中 n 为我们需要验证的提交的总次数。显然,这个工作量比逐个检查 commit 要快很多。
不理解其中原理?稍后我们会讲。
Git 中的二分查找
git 的开发者也想到了这一点,因此提供了 bisect 命令来帮助我们做上面这个事情。
使用 bisect 进行问题查找主要依赖于下面的三个命令:
- git bisect start
启动一个查找,start 后面可以加上 good 和 bad 的提交点:
git bisect start [rev bad] [rev good]
如果不加 good 和 bad 的提交点,那么 git 将会等到我们使用 good 和 bad 命令指定对应的提交点后开始进行查找
- git bisect good
用来标记一个提交点是正确的,后面可以加上 rev 来指定某个特定的提交点,如果不加,则默认标记当前的提交点。
- git bisect bad
用来标记一个提交点是包含问题的,如果 bad 后可以加上 rev 来指定某个特定的提交点,如果不加,则默认标记当前的提交点。
背后原理
我们来补前面的坑。为什么经过这样的标记,我们就可以找到第一个有问题(标记 bad)的提交?并且时间复杂度为 $O(logn)$。
正好力扣有一道原理,我们直接用它来讲吧。
题目地址(278. 第一个错误的版本)
https://leetcode-cn.com/probl...
题目描述
你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。
假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。
你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。
示例 1:
输入:n = 5, bad = 4
输出:4
解释:
调用 isBadVersion(3) -> false
调用 isBadVersion(5) -> true
调用 isBadVersion(4) -> true
所以,4 是第一个错误的版本。
示例 2:
输入:n = 1, bad = 1
输出:1
提示:
1 <= bad <= n <= 231 - 1
思路
可以看出,这个过程和我们上面的描述是一样的。并且我们的目标都是找到第一个出错的提交。
需要明确的是:
- 如果一个版本 x 是 good 的,那么 [1, x] 之间的所有提交肯定都是 good 的,因此待检测版本变为 [x+1,n]
- 如果一个版本 x 是 bad 的,那么 [x, n] 之间所有的提交肯定都是 bad 的。由于我们要找到的是第一个有问题的版本,因此待检测版本变为 [1,x-1]
因此无论我们检测的版本是 good 还是 bad,我们都可以将待检测的版本数量变为一半,也就是说我们可以在 $logn$ 次内找到第一个有问题的版本。
如果你看过我的二分专题,应该知道这就是我总结的最左二分。
代码
- 语言支持:Python3
Python3 Code:
class Solution:
def firstBadVersion(self, n):
l, r = 1, n
while l <= r:
mid = (l + r) // 2
if isBadVersion(mid):
# 收缩
r = mid - 1
else:
l = mid + 1
return l
复杂度分析
- 时间复杂度:$O(logn)$
- 空间复杂度:$O(1)$
总结
二分大法在日常工作中应用还是蛮多的,二分找 bug 是其中一个很实用的技巧。最简单的二分找 bug 可以通过删除文件内容的方式进行。而如果文件很多,就很不方便了,这个时候我们可以使用二分提交来完成。
其中的原理其实也很简单,就是一个朴素的最左二分。如果大家对此不熟悉,强烈建议看下文章中提到的二分专题,两万字总结绝对让你有所收获。
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